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Machine learning de Google: inteligencia para todos

El aprendizaje automático está presente no solo en casi todo el portfolio de soluciones de la gran compañía: algunas start-ups ya lo están utilizado en sus desarrollos.

¿Qué es machine learning? Muchos ya están familiarizados con la ‘inteligencia artificial’, término acuñado por el informático John McCarthy en 1956 para referirse a los sistemas capaces de resolver problemas por sí mismos utilizando el paradigma de la inteligencia humana. Pero el machine learning o aprendizaje automatizado va mucho más allá. Es una rama de la inteligencia artificial que, aplicada a las nuevas tecnologías, implica enseñar a las máquinas a pensar por sí solas.

La magia de Google

“La inteligencia artificial será la versión más completa de Google, podrá entender exactamente qué es lo que quieres y ofrecerte una respuesta precisa. Todavía estamos lejos de alcanzarla, pero podremos hacer avances incrementales y es en eso en lo que estamos trabajando”, decía ya en el año 2000 Larry Page, fundador de Google. Diecisiete años más tarde, el machine learning es una realidad para la compañía.

De hecho, el pasado 6 de abril Google celebró en Campus Madrid el primer evento “Magic in the machine”, con el que quiso enseñar la ‘magia’ que está haciendo con esta tecnología. En concreto, mostró su unidad de investigación Google Research, centrada en tres ramas: mejorar la comprensión del habla (Speech Processing), entender el contenido de imágenes y sonidos (Machine Perception) y lograr que los sistemas sean más prácticos para que puedan resolver problemas específicos.

En nuestro día a día

¿Cómo se traduce en nuestro día a día el machine learning? “Si le mostramos al sistema correos que son spam y otros que no lo son, acaba aprendiendo por qué un correo es spam”, ejemplificó Jeremiah Harmsen, al frente del departamento de Investigación de Google en Europa. Otro ejemplo: el traductor de Google mejora continuamente utilizando el lenguaje natural y no traduciendo frase a frase.

Por su parte, Google Photo Search es capaz de distinguir hasta niveles de detalle nunca antes vistos, por ejemplo entre especies de animales, paisajes o incluso razas. Así, puede filtrar las imágenes solo con decirle que son en la ‘playa’ o que buscamos un ‘gato’. “Se usa en casi todos nuestros productos, incluyendo el buscador, Gmail, YouTube, Maps o Android”, explicó Harsem.

Para todos

Google Tensor Flow es un la plataforma gratuita y open source, con herramientas, API, algoritmos y ejemplos para que ingenieros y desarrolladores creen sus propios servicios de machine learning.

Así, en el evento también se mostraron desarrollos muy diferentes basados en esta tecnología, como un proyecto de la NASA para predecir el impacto de asteroides, uno para que los granjeros identifiquen cuándo sus animales van a caer enfermos y otro para analizar millones de sentencias y mejorar así las probabilidades de éxito en los juicios.

Y esto es solo el principio: solo el futuro tiene la última palabra sobre lo que el aprendizaje automático nos depara.